Kernkonzepte
脳信号の基礎モデルであるBrant-2は、大規模な未ラベルデータの事前トレーニングにより、脳信号の幅広い応用シナリオに適応し、優れた性能を発揮します。
Zusammenfassung
脳信号解析における基礎モデルBrant-2は、大量の未ラベルデータを使用して構築され、SEEGとEEGデータの両方のシナリオに適用可能です。Brant-2は、異なるタスクやシナリオで高い汎化能力を示し、他のモデルを上回る性能を発揮します。この研究では、脳信号解析分野における新たな展望とアプリケーションシナリオが開かれます。
Statistiken
Brant-2は1つの予測タスクと1つの再構築タスクで事前トレーニングされました。
Brant-2は約4 TB以上の脳神経データから1億以上のパラメータを持つ大規模なモデルです。
Brant-2はSEEGとEEGデータに対して備えられており、多くの下流タスクで高い性能を維持します。
Zitate
"Foundational models benefit from pre-training on large amounts of unlabeled data and enable strong performance in a wide variety of applications with a small amount of labeled data."
"By experimenting on an extensive range of tasks, we demonstrate that Brant-2 is adaptive to various application scenarios in brain signals."
"We propose a foundation model for brain signals that can effectively solve numerous downstream tasks for both SEEG and EEG data."